제5장 배달앱 입점업체의 매출에 대한 실증분석 57 결과가 나타났다. 합동 OLS 모형에서 확인한 사실은 평균적으로 배달앱
을 사용하는 업체들이 69.5%의 높은 매출액을 보이나 1월 기준의 매출액 으로 통제했을 경우 이 효과는 27.8~28.9% 수준으로 낮아진다는 것이다.
또한 업종별로 배달앱의 효과는 상이한데 제과점업, 분식 및 김밥 전문 점, 그 외 기타 음식점업에서 효과가 높으며, 전통적인 배달음식 업종인 중식, 치킨, 피자 등의 업체에서는 그 효과가 낮은 것으로 나타났다. 효과 가 낮은 업종에서도 배달앱은 여전히 매출에 양의 효과를 나타낸다. 다 만, 이 업체들은 이미 배달서비스를 많이 제공하고 있었기 때문에 배달 앱을 통해 새롭게 창출되는 매출은 상대적으로 적은 것으로 볼 수 있다.
마지막으로, 배달앱은 낮은 분위의 업체에서 더 큰 매출 상승 효과를 주 는 것으로 나타나 낮은 분위의 업체들이 여전히 배달앱을 통해 성장할 여지가 많음을 알 수 있었다.
합동 OLS 모형에서는 각 입점업체의 개별적인 특성을 고려하는 것에 한계가 있다. 반면, 패널 개체 간 분석(Between Effects)에서는 각 개체별 로 서로 다른 상수항을 고려할 수 있기 때문에 각 업체의 월별 자료를 추적하여 포함하고 있는 패널데이터에서 그 장점을 활용할 수 있다. 패 널 개체 간 분석을 하여 부록의 <부표 4>에 그 결과를 담았다. 입점업체 의 개별적인 특성을 고려하였으나, 그 결과는 합동 OLS 모형과 크게 다 르지 않았다. 따라서 본 절의 실증분석 결과를 다시 한 번 확인하는 데 분석의 의미를 둘 수 있다.
하지 않은 업체들은 그 분석대상이 아니기 때문에 배달앱을 사용하는 전 체 시장에 대한 분석은 앞선 합동 OLS 모형이나 패널 개체 간의 분석들 과 함께 해야 한다.
한편, 고정효과 분석에서는 개체마다 월별로 변화하는 변수가 분석대 상이기 때문에 업종, 지역의 인구밀도 등 분석기간 중에 변하지 않는 변 수들은 생략하여야 한다. 이에 따라 매출에 따른 배달앱 사용 비중을 통 제하기 위하여 이전 모델에서 사용한 1월의 분위수 더미변수들을 사용하 는 대신, 분위수 회귀분석(Quantile Regression Analysis)과 같은 방법이 고려될 수 있다. 다만, 고정효과 분석과 같은 패널데이터에서 분위수 회 귀분석에 대한 방법론은 제한적인 수준이다(Machado and Silva, 2019).
이는 분위수 회귀분석이 비선형회귀분석인 것에 기인하는 것이며, 따라 서 패널데이터 분석에서 분위수를 적용하기보다는 분위수별 하위 집단 분석(subgroup analysis)을 적용하는 것이 더 적절한 것으로 판단된다.
<표 19>는 배달앱 사용과 미사용을 모두 경험한 업체들을 분석대상으 로 한 결과이며, 각 입점업체 개체에서 배달앱을 사용했을 때 변화하는 매출을 확인할 수 있다. 전 업종에서 평균적으로 배달앱을 사용했을 때, 사용 안 한 시기보다 33.0% 매출이 증가하는 것을 확인할 수 있다(모델 (6)). 업종별 교호작용변수를 추가하여 분석한 모델 (7)을 보면, 한식업에 서는 각 입점업체가 배달앱을 사용할 때 미사용 시점보다 33.6%의 매출 증가가 발생하는 것을 확인할 수 있었다. 앞선 분석 결과와 마찬가지로 중식과 같이 배달서비스를 많이 제공하던 업종보다는 분식과 같이 기존 에 배달서비스를 상대적으로 적게 제공하던 업종의 업체에서 그 효과가 큰 것으로 나타났다(분식업 49.6% 매출 증가). 업종별 교호작용변수 외에 모델 (8)에서는 분위수별 교호작용변수를 추가하였다. 1분위 한식업종에 서는 각 입점업체가 배달앱을 사용함으로써 110.9%의 매출 증대를 기대 할 수 있으나, 같은 한식업종에서 4분위에 속한 입점업체는 36.9%, 7분위 에 속한 입점업체는 19.1%의 매출 증대를 기대할 수 있는 것으로 나타나 매출 분위가 높아질수록 배달앱을 통해 기대할 수 있는 매출 증가는 낮 은 것으로 해석할 수 있다.
제5장 배달앱 입점업체의 매출에 대한 실증분석 59
종속변수: log(카드 매출금액)
Fixed Effects model
모형 (6) 모형 (7) 모형 (8)
배달앱 사용 유무 (전 업종)
0.330***
(0.001) 배달앱 사용 유무
(한식 업종) - 모형 (4) (한식, 1분위) - 모형 (5)
0.330*** 1.109***
(0.001) (0.005) 배달앱 사용 유무
(한식 대비 중식업) - (4) (중식업, 1분위) - (5)
0.110*** 0.145***
(0.006) (0.006) 배달앱 사용 유무
(한식 대비 분식업) - (4) (분식업, 1분위) - (5)
0.166*** 0.094***
(0.004) (0.005)
⋮ 배달앱 사용 유무 (1분위 대비 4분위, 한식)
-0.740***
(0.006) 배달앱 사용 유무
(1분위 대비 7분위, 한식)
-0.918***
(0.006)
⋮
업력(1/1000개월) -23.920*** -23.966*** -27.586***
(0.252) (0.252) (0.236)
업종별 시장경쟁도 (업체 수/총매출(백만원))
-5.213*** -5.193*** -5.121***
(0.051) (0.051) (0.048)
업종별 시장집중도 (HHI)
-5.801*** -5.755*** -4.994***
(0.380) (0.379) (0.353)
상수항 17.045*** 17.042*** 17.469***
(0.009) (0.009) (0.010)
월별 더미 Y Y Y
관측치 수 1,382,386 1,382,386 1,120,594
업체 수 134,379 134,379 99,358
R-squared 0.091 0.095 0.148
<표 19> 배달앱 사용이 입점업체 매출에 미치는 영향 (2): Fixed Effects 모형
주: ( ) 안 숫자는 표준오차임. ***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 수준에서 유의함을 의미함.
자료: 신한카드 제공 자료를 이용하여 저자 계산.